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高橋浩一@営業の科学（3万部）/ 無敗営業チームづくり / TORiX代表取締役 @takahashikoichi 『営業の科学』発売3ヶ月で3万部超｜データとロジックで「皆が売れる営業組織作り」4万人育成｜『無敗営業』シリーズ9万部、出版9冊｜東大経済→外資戦略コンサル→25才で起業→TORiX代表 torix-corp.com/contact ｜東京学芸大学客員准教授｜書店経営 @capybarabooks12 https://t.co/gE9zXokfOM 高橋浩一@無敗営業チームづくり/TORiX代表取締役 @takahashikoichi 法人営業で「失注」と「無駄な資料作成」を激減させるためにお勧めなのは、「決裁者以外へ送る資料には表紙をつけない」こと。資料に表紙をつけると、お客様は保守的に判断する心理になりやすく、営業は良い仕事したつもりになりやすい。表紙ナシの資料で、お客様

回答 (2件中の1件目) 深呼吸しようか。そしてリストを３つ作れ。 1. 使い方を知っていて、最小限の調査で済むテクノロジー（例：「CI/CDパイプラインのセットアップの仕方を知っている」） 2. 企業のインフラで使われていることを知っているテクノロジー（例：「Dockerをいつ、何故使うかは知っている。だけどDockerfileは書いたことがない」） 3. 聞いたことはあるけど何者なのか見当がつかないテクノロジー（例：「Kubernetesというのは聞いたことがあるけど、何のために使うのか見当がつかない」） リスト (1) はコンフォートゾーンにあたる。履歴書のトップに書けて、これで...

こんにちは、フリッツ です。プロダクトマネージャー（以下 PM）になってから相当の年月が経ち、特に、現職の US メルカリにおいては「 UIUX 強化型 PM 」として認知されるようになりました（ありがたい）。 ただ、最近は自分があまりにもいま持っているスキル・経験に立脚しすぎているなぁ、と感じており、強みの分野を広げようとお勉強中。 ということで、旅の序盤として、本記事では「プロダクトの成功」を導くために必要とされる、問題定義・優先順位決定・実行 という 3 つのステージを PM 視点から 20 項目にわけてみました。できるかぎり、（自分の今までの）現場の動き方に沿うようにまとめました。割と基本的な内容ではありつつも、特に実行のパートにおいては、現場で役立つような個人的知見を多少含められたはず…。 プロダクトに関わる方、および・駆け出し～数年目の PM の方のお役に立てる記事になっていれ

メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井（しぶい）です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください！ PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください！ GitHub：https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages：https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた

はじめに コロナウィルス(COVID-19)でリモートワークの頻度が増加している人も多いと思う。そうなると、必然的にリモート会議の数も増える。ここで課題として上がってくるのが、リモート会議に対する姿勢、また練度だ。 リモートワークを多用して、リモート会議に慣れているチームもあれば、もともとオフサイト出社がメインでリモート会議に慣れていないチームもある。前者の慣れているチームであれば、スムースに適応できると思うが、後者の不慣れなメンバが多い部署・チームは、もっと効果的なやり方に気づいていない可能性もあると思う。(この場合、前者のメンバはストレスを溜めることにもつながる…。たとえば、一方的に音質の悪いリモート会議を想像して欲しい) そこで、この記事では自身の5-6年のリモート会議経験や、見聞きした情報から良いと思っているプラクティスを紹介していく。それによって、少しでもより効果的なリモート会議

締め切り間近の仕事があるのに、SNSのタイムラインを見るのがやめられない。そんな「集中できない自分」にイラついてしまうビジネスパーソンも多いことでしょう。 こういう時、なんとなく 「追い詰められないと動けない“性格”だから…」 「“意志”が弱いから…」 と言い訳して、自分を納得させていませんか？ 一方で、自分をうまくコントロールしながら膨大な量の仕事をバリバリとこなす“集中の達人”もいます。今回お話をお伺いしたサイエンスライターの鈴木祐さんもその一人。1日平均15本の論文と3冊の本を読み、2～4万字の原稿を生み出し続けています。 鈴木さんの圧倒的な集中力を支えているのは、性格や意志ではなく、集中を持続させる“仕組み”。その仕組みを、科学的なエビデンスに基づくメソッドで作り上げれば、誰でも「ヤバい集中力」を手に入れられるのだといいます。 「本気を出せば何とかなる」と思いがちなあなたに、実践し

チームのマネージャーが、自らの責務をジョブディスクリプションとして明文化することは難しい。職務内容や権限を、断片的にしか書けないかもしれない。もしそうなるなら、実務も断片的になっている可能性がある。 チームマネジメント（組織マネジメント）という活動は、個々のマネージャーの経験や関心によって、断片的になりやすいように感じている。断片的とは、マネジメント活動が、責務の一部の領域に偏ってしまっていたり、問題を検知してはじめてその領域がマネジメント範囲であることを知る、といった様子を指している。 このような状態になる背景は、マネージャーにとって、マネジメントが、日々の実務を通して蓄積された経験に基づく活動になっているからではないか。マネージャーは孤独だ。ひとりでその責務を担う。エンジニアとは違い、チームで協働するわけではない。だから、形式知として言語化されず、個人の経験として暗黙知にとどまる。その

何ヶ月か前にGitHub Sponsorの審査に通ったのだが、最近は技術情報を発信をするにも書籍とか有料noteといったマネタイズに走っていてあまり献身的なOSS活動には力を入れていないのであまり応援されるイメージがわかず、そのまま放置してしまっていた。 が、エンジニアとして人生を送っていると、 ・仕事ではないが興味があるからサンプルを書いてみた ・それ単体で売れるほどの価値はない ・もしくは売っても100円ぐらいだし、10個ぐらいしか売れないだろう ・書籍にするほどのことでもないみたいな感じで、OSSにでも出す以外に行き場のないコード／無料記事にするぐらいしか行き場のない知見というのは結構出てくるもので、やっぱりそういうのはどんどん出していきたいなと。 で、思い出したのがGitHub Sponsors。極端な話だが、もしこれで月に100万円でも入ってくるならめちゃくちゃありなわけで。とい

子持ちの時短通勤ママエンジニアであるちょうかおり氏。時間がない中で成果を出したいなら、お客さんにヒアリングし、本当に必要なものは何か、その背景を知ることが大事だと言います。 そのために必要なのが、「なぜ？」を聞くこと。お客さんの真の問題を解決するには、理想を正しく把握することが必要です。例を踏まえて、具体的なアクションプランを解説します。 託児のある勉強会は助かる ちょうかおり氏（以下、ちょう）： LTも後半になりました。タイトル「時短勤務ママエンジニアの、要件ヒアリング力」をはじめます。みなさんも少し疲れてきていると思うので、リラックスして聞いていただければと思います。 ちょうかおりと申します。2011年にVOYAGE GROUPという会社に新卒で入り、8年ぐらい勤めて、2019年に転職しました。ずっとPHPでコードを書いていたので、Ruby on Rails歴でいうと1年目です。3年目

TL;DR 求職活動の結果 Ubie 株式会社に入社することにしました 決め手は「ストーリーを語りたくなるような仕事ができそう」だから エンジニアも絶賛募集中なので、一緒に働きましょう！ https://note.com/ubie/n/n454a0d04a1eb 最近は求職活動に勤しんでいましたが、色々な人に話を聞いたり実際に選考を受けた結果 Ubie 株式会社 に入社することにしました。 このエントリは、私の求職活動を振り返りつつ、その過程でお世話になった人々への報告に代えさせていただこうというものです。 求職活動の経緯に関しては以下をご覧ください。 ついに求職活動をすることにしました。 機械学習エンジニア/リサーチャーのポジションで求職中です。 関係各位の方々、よろしくお願いします。 詳しくはブログで！https://t.co/2X2SuHyE5G — Yohei KIKUTA (@y

技術情報収集サービス「TechFeed Pro」をリリース　「#JavaScript」から「#猫」まで網羅：分野、レベル感に合わせた情報収集が可能に テックフィードは技術情報収集サービス、「TechFeed Pro」をリリースした。200種類ある分野ごとに、最新トレンド情報からエキスパート向けのハイレベルなものまで、収集したい情報のレベル感を自由に設定して収集できるという。

近年ではオンラインの翻訳サービスに機械学習が用いられるようになり、以前よりも格段に翻訳の精度が向上しています。2017年8月にサービスが開始された機械学習を用いたオンライン翻訳サービスの「DeepL翻訳」が、日本語と中国語の翻訳に新しく対応したとのことで、実際に日本語での翻訳機能を試してみました。 DeepL翻訳 https://www.deepl.com/translator DeepL翻訳が日本語と中国語を習得 https://www.deepl.com/blog/20200319.html DeepL Translator gets support for Japanese and Chinese languages - gHacks Tech News https://www.ghacks.net/2020/03/19/deepl-translator-gets-support-f

アトラシアンは、同社がクラウドサービスとして提供しているJira SoftwareやConfluence、Jira Service Desk、Jira Coreを、10名以下のチームに対して期限なく無料で提供することを発表しました。 That’s why @Atlassian is making many of our tools available for free. We’re on a mission to help unleash the potential of every team, regardless of location or balance sheet. 2/3 https://t.co/4TnxWUm4To — Scott Farquhar (@scottfarkas) March 18, 2020 Jira Softwareはプロジェクト管理やタスク管理を行えるツ

locationディレクティブはパスの条件が評価されて選ばれたものが適応されます。この条件はパスの文字列の前方一致あるいは正規表現による評価です。この評価の順番は以下のようになります。 前方一致（"=", "^~", プレフィックスなし）の条件の評価を実施 最も一致する条件を選ぶ。 選ばれた条件が、完全一致で、プレフィックスが"="であれば、そこで評価を終了し、そのlocationディレクティブを適応する。 選ばれた条件のプレフィックスが"^~"であれば、そこで評価を終了して、そのlocationディレクティブを適応する。 正規表現（"~", "~*"）の条件の評価を実施 正規表現の条件を設定ファイルに定義した順番に評価する。一致したら、そこで評価を終了して、そのlocationディレクティブを適応する。 前方一致の評価で選ばれた条件のlocationディレクティブを適応する。 ここで注意

ポエムです。パッと勢いで書くので反論の余地があるかと思います。 あと何にやりがいを感じるかも多分かなり人それぞれだとは思います。 経緯 最近あらためて思うのが、よほど高度な技術を使っていない限りWeb系企業におけるエンジニアってあくまで守の存在なんですよね。プロダクトのやりたいことを妨げないために堅実にしっかりと物を動くものを作っていく。ただしそれは必要条件でしかなくて、事業が駄目なら成功しない— きりみんさん(きりみんちゃんのマネージャー) (@kirimin) November 6, 2019 エンジニアがどこまで仕様に口を出せるかは組織の体制や規模にもよるけど、やはり事業開発においてエンジニア一人がプロダクトの成功に与えられる影響力はあまりにも小さい。失敗に与えられる影響力は大きいけど🤭— きりみんさん(きりみんちゃんのマネージャー) (@kirimin) November 6,

「Getty Images」より 10月1日に消費税が10％に増税された。前回の増税はリーマンショック後の景気回復局面だったが、今回は世界景気が減速しつつあるなかでの増税となる。一方で、デフレと言いながら物価は上昇を続けており、労働者の実質賃金は低下している。年末から来年にかけてはさらに消費が冷え込む可能性が高く、景気対策を求める声が大きくなるのは確実だろう。 だが、日本経済が成長できていないのは、景気対策が不十分だったからではない。日本経済の仕組みが時代に合っておらず、あらゆる面で機能不全を起こしていることが原因であり、ここに手を付けなければ、すべての政策は対処療法に終わってしまう。 日本は「かつて」物作りの国だったが…… 日本は物作りの国というイメージがあり、経済政策についても製造業支援を念頭に置いたものが多い。アベノミクスは特にその傾向が強く、原発輸出を国策にしたり、製造業の設備投資

この記事は第5回Webシステムアーキテクチャ研究会の予稿です。 はじめに Webサービスにおいては、スマートフォンの普及によるアクセス増加に対してスケーラビリティを持ち、個人向けだけでなく企業向けサービスの可用性の要求に耐えられるようなシステム設計が必要とされている。 さらに、Webサービスが人々の生活に浸透したために、Webサービス事業者はサービスを長期間運用することが当たり前となっている。 その間、新機能開発、ソフトウェアの実行効率化、セキュリティ向上などを目的に、システム管理者は自身が管理するソフトウェア群を更新しつづける必要がある。 このような多様な要求を満たすために、Webサービスを開発・運用するエンジニアには、OSやデータベース、ネットワーク、分散システム、プログラミング言語処理系などのコンピュータ工学における広範囲の基礎知識と、ミドルウェア、オペレーション自動化のためのソフト